一种用于异步电机效率优化的混合搜索方法

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1、第13卷第3期电机与控制学报Vol113No132009年5月ELECTRICMACHINESANDCONTROLMay2009一种用于异步电机效率优化的混合搜索方法1,21李延峰,于海斌(1.中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,辽宁沈阳110016;2.中国科学院研究生院,北京100039)摘要:针对异步电机效率优化问题,提出了一种混合搜索方法。该方法起始于模糊自适应搜索,然后切换至黄金分割法以获取确定收敛速度。这样的搜索步骤能够降低转矩波动,避免在最优点附近发生振荡。利用一个包含铁损和机

2、械损耗的异步电机模型,对该方法进行了矢量控制下的性能验证。仿真结果验证了该方法的有效性。关键词:异步电机;效率优化;搜索控制;模糊搜索;黄金分割法;混合搜索中图分类号:TM343文献标识码:A文章编号:1007-449X(2009)03-0337-05Hybridsearchmethodforefficiencyoptimizationcontrolofinductionmotordrives1,21LIYan2feng,YUHai2bin(1.KeyLaboratoryofIndustrialInfo

3、rmatics,ShenyangInstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Shenyang110016;2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China)Abstract:Ahybridsearchmethodisproposedfortheefficiencyoptimizationofvectorcontrolledinductionmotors.Thismethod

4、givesfuzzylogicbasedadaptivesearchstepsandthenswitchestothegoldensectiontechniquetoobtainafixedconvergencerate.Suchaprocedurereducestorquepulsationandavoidssearchoscillationaroundtheoptimalflux.Simulationresultswithalossymodelofavectorcontrolledin2ductio

5、nmotorshowthefeasibilityofthemethod.Keywords:inductionmotors;efficiencyoptimization;searchcontrol;fuzzylogicbasedsearch;goldensectiontechnique;hybridsearch求,又能充分降低电磁损耗提高轻载运行效率。1引言迄今为止的各种效率优化方法可归结为两类,即[2-12]常规方式的异步电机运行只有在额定工作点附基于电机损耗模型效率寻优和在线搜索寻优。近才有最优的效率

6、。当运行点下移后,绕组中过多其中前一类方法建立损耗模型求取对应最优效率的的励磁储能所伴生的损耗将使效率降低。对于大量控制量以实现效率最优,由于损耗模型复杂、参数准[5]的变速变负载应用,异步电机的效率优化运行都是确值难以获得,限制了这种方法的应用。搜索方法[1][2,3,7]一个重要问题。一个解决方法是控制定子电流则不依赖电机参数,具有明显优势。这种搜索励磁分量调节转子磁链进行效率优化,这是由于异是在稳态运行时,调节至电机输入功率最小。由于输步电机轻载稳态运行时只需要一个小于额定值很多出功率不变,输入功

7、率最小即为效率最优。的气隙磁场。这样的磁场既能够满足输出转矩要效率搜索问题,关键在于对步长的选择。过大收稿日期:2008-08-06基金项目:中国科学院知识创新工程项目(CX07-03-003)作者简介:李延峰(1968-),男,博士研究生,主要研究方向为电机检测与节能控制;于海斌(1964-),男,博士,研究员,主要研究方向为工业通信与实时系统、分布式控制系统、网络协同与智能制造。338电机与控制学报第13卷[8]的搜索步长将引起输出转矩波动。模糊搜索使用黄金分割法调节定子电流励磁分量,这种寻优[3,

8、12][7]法在效率最优点处可能出现振荡,但是由于能方式没有在最优点附近振荡的问题。因为黄金够自适应地给出较小的步长,对输出转矩影响很小。分割搜索是一个不断缩短搜索区间的过程,试点均[7,8,10]黄金分割法具有确定的较快的收敛速度,但是取在区间的两个黄金分割点上,具有对称消去区间其步长对转矩的影响较大。本文提出一种效率优化的优点。记两个黄金分割点F1=Φ≈01618,F2=2混合搜索方法,用以解决搜索方法中收敛速度和转Φ≈01382,并将

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